私の人生の振り返りから現在の研究にいたるまでの過程を明らかにします。
それぞれの場面で「ChatGPT Ver.3.5」が登場します。
今回のアップデートでは英文の参考文献をリストに加えました。
現在、「福岡国際集団遺伝学シンポジウム議事録」を読解（翻訳）中です。
【今までの振り返りと新たな指針や目標の設定について】
【今までの振り返りと新たな指針や目標の設定について】
Reflecting on the past and setting new guidelines and goals
私は悩んでいました。率直にChatGPTにプロンプトを投げてみたら答えが得られました。以下は、私とChatGPT3.5のやりとりです。
Q.01 現在、50歳代なかばを過ぎて、自分の人生に悩んでいます。今まで私は何も達成できていないと思うのです。これからの人生の指針を求めています。どうしたらいいでしょうか？
A.01 人生の中で自分が何を達成したか、何を目指すべきかに悩むことは、多くの人が経験することです。特に50歳代を過ぎると、これまでの経験や実績を振り返る時期として、自己評価が厳しくなることもあります。ここでは、これからの人生を豊かにするためのいくつかの指針を提案します。
### 1. 自己評価の再定義
今までの人生を振り返る際に、自分の達成について考え直してみましょう。達成とは必ずしも大きな成功や目に見える成果だけではありません。家族や友人との関係、健康を維持すること、日々の仕事や生活の中での小さな成功なども大切です。自分の経験やスキルをリストアップしてみて、意外な達成を見つけることができるかもしれません。
### 2. 新しい目標を設定する
これからの人生において何を目指すか、具体的な目標を設定してみましょう。新しい趣味を始める、ボランティア活動に参加する、新しいスキルを学ぶなど、自分を成長させる目標を見つけることが大切です。目標は大きなものではなくても構いません。小さな目標を設定し、それを達成していくことで自己肯定感を高めることができます。
### 3. 感謝の気持ちを持つ
毎日の生活の中で感謝の気持ちを持つことも重要です。日々の小さな出来事に感謝し、ポジティブな視点で物事を見るように努めることで、心の豊かさを感じることができます。感謝の気持ちはストレスを軽減し、幸福感を高める効果があります。
### 4. 健康を大切にする
心身の健康は人生を充実させるための基盤です。定期的な運動、バランスの取れた食事、十分な睡眠を心がけ、健康管理に努めましょう。健康な体と心があれば、新しい挑戦にも積極的に取り組むことができます。
### 5. コミュニティとのつながりを強化する
友人や家族、地域のコミュニティとのつながりを大切にすることも重要です。人とのつながりは、人生において大きな支えとなります。新しい人との出会いや、既存の関係を深めることで、人生に新たな喜びを見つけることができます。
### 6. 専門家の助けを借りる
もし自己評価や人生の指針に関して深刻な悩みがある場合は、カウンセラーやコーチなどの専門家に相談することも有効です。専門家のアドバイスを受けることで、客観的な視点から自分の人生を見直し、新たな道を見つける手助けになるでしょう。
これらの指針を参考に、自分のペースでこれからの人生を豊かにするためのステップを踏み出してみてください。
Q.02 2.の目標設定に困っています。私は過去に魚類の視覚機能を研究していました。修士課程を修了したあと、就職先にIT企業を選びました。これからITの時代になると思ったからです。しかし、IT技術者として挫折し、その後は福祉関係に興味を持ちました。今の自分は何の専門家かわからなくなってしまったのです。自分では自分を一人のブロガーと認識していますが、情報を発信する上でも、何か自分の強みが欲しいです。
A.02 これまでの経験と興味を活かし、新しい目標を設定する方法について考えてみましょう。以下のステップを参考に、自分の強みを活かした目標を見つけることができるかもしれません。
### 1. 自己分析を行う
過去の経験と興味を振り返り、自分が得意なことや好きなことをリストアップしてみましょう。魚類の視覚機能の研究、IT技術、福祉関係の興味、そしてブロガーとしての活動など、それぞれの経験から得たスキルや知識を整理することが大切です。
### 2. 興味と強みの交差点を探す
自分の興味と強みが交差する分野を探してみましょう。例えば、魚類の視覚機能とIT技術を組み合わせた科学的な情報発信や、福祉分野におけるITの活用についてのブログ記事を書くことなどが考えられます。
### 3. 目標を具体的に設定する
具体的で達成可能な目標を設定することが重要です。以下にいくつかの目標例を挙げます。
– **専門知識を活かした情報発信**：魚類の視覚機能や福祉関係の情報を発信するブログ記事や動画を定期的に作成する。
– **ITスキルの向上**：IT技術の再学習を行い、福祉分野でのIT活用に関するプロジェクトに参加する。
– **新しい学び**：福祉関係の資格取得や関連するオンラインコースを受講する。
– **コミュニティとの連携**：同じ興味を持つ人々とコミュニティを形成し、情報交換や共同プロジェクトを行う。
### 4. 行動計画を立てる
設定した目標に向けて具体的な行動計画を立てましょう。例えば、毎週1本のブログ記事を執筆する、月に1回新しいITスキルを学ぶためのオンラインコースを受講するなど、具体的なステップを計画します。
### 5. 定期的に見直す
目標と行動計画は定期的に見直し、必要に応じて調整しましょう。新しい興味や機会が見つかった場合には、柔軟に対応することが大切です。
これらのステップを通じて、自分の強みを活かした新しい目標を設定し、それに向かって具体的な行動を起こすことで、自己肯定感を高め、充実した人生を築くことができるでしょう。
Q.03 私はバイオインフォマティクスについて学び、情報を発信したいですが、研究をするとなると、研究機関に居なくては無理なような気がします。独学でもスキルアップできるでしょうか？
A.03 バイオインフォマティクスは、ITスキルと生物学の知識を組み合わせた学問分野であり、独学でもスキルアップが可能です。現在、多くのオンラインリソースやコミュニティが存在し、自己学習を支援しています。以下のステップを参考に、バイオインフォマティクスを独学で学び、情報発信するための具体的な方法を考えてみましょう。
### 1. 基礎知識の習得
#### オンラインコース
– **Coursera**：バイオインフォマティクスに特化したコースがあります。特に、University of California San Diegoの「Bioinformatics Specialization」が有名です。
– **edX**：HarvardやMITなどの有名大学が提供するバイオインフォマティクス関連のコースがあります。
– **Udacity**：データサイエンスとプログラミングのスキルを強化するコースがあり、バイオインフォマティクスに応用できます。
#### 書籍と教材
– **「Bioinformatics for Dummies」**：初心者向けのバイオインフォマティクス入門書です。
– **「Practical Bioinformatics」**：実践的なスキルを学ぶための書籍です。
### 2. 実践的なスキルの習得
#### プログラミング
– **Python**：バイオインフォマティクスで広く使われるプログラミング言語です。Pythonを学ぶためのオンラインリソース（Codecademy、Real Pythonなど）を利用しましょう。
– **R**：統計解析やデータ可視化に強い言語で、バイオインフォマティクスでも重要です。SwirlやDataCampで学ぶことができます。
#### ツールとソフトウェア
– **BLAST**：遺伝子やタンパク質の配列検索ツールです。
– **Bioconductor**：Rでバイオインフォマティクス解析を行うためのパッケージです。
– **Galaxy**：ユーザーフレンドリーなバイオインフォマティクスツールを提供するウェブベースのプラットフォームです。
### 3. 実践的なプロジェクトに取り組む
– **オープンデータの活用**：NCBIやEnsemblなどのデータベースから公開されているデータを使って、実際に解析を行ってみましょう。
– **GitHub**：自分のプロジェクトをGitHubで公開し、他の研究者と共有することでフィードバックを得ることができます。
### 4. コミュニティに参加する
– **オンラインフォーラム**：BioStarsやStack ExchangeのBioinformaticsセクションで質問や議論を行い、知識を深めましょう。
– **学会やセミナー**：オンラインで開催されるバイオインフォマティクス関連の学会やセミナーに参加することで、最新の研究動向を知ることができます。
### 5. 情報発信を行う
– **ブログ**：学んだ内容や実践したプロジェクトの結果をブログにまとめて発信します。初心者向けのチュートリアルや具体的な解析手順を紹介すると、多くの読者に役立つでしょう。
– **YouTubeチャンネル**：ビデオ形式で解説を行うことで、視覚的に理解しやすいコンテンツを提供できます。
– **SNS**：TwitterやLinkedInなどで最新情報を共有し、同じ分野の専門家とつながりを持ちましょう。
### まとめ
バイオインフォマティクスを独学で学ぶことは可能であり、オンラインリソースやコミュニティを活用することでスキルを高めることができます。独自のプロジェクトを実践し、その成果をブログやSNSで発信することで、自分の強みをアピールし、他の専門家と交流することができます。
Q.04 ありがとう。だいぶ自分の方向性が見えてきました。私にとって、英語やプログラミング言語の修得が一番の壁になると思います。挫折しないコツはありますか？
A.04 英語やプログラミング言語の修得において、挫折しないためのコツをいくつか紹介します。以下の方法を試して、少しずつスキルを高めていきましょう。
### 1. 小さな目標を設定する
大きな目標を一度に達成しようとすると、挫折しやすくなります。小さな目標を設定し、少しずつ進めることが大切です。例えば、英語の勉強なら1日10分、プログラミングなら1日1つの新しい概念を学ぶなど、無理のない範囲で始めましょう。
### 2. 学習の習慣化
毎日少しずつ学習する習慣をつけることが重要です。習慣化することで、学習が日常の一部となり、継続しやすくなります。特定の時間帯を決めて学習することを心がけましょう。
### 3. 実践的なプロジェクトに取り組む
学んだ知識を実際に使ってみることで、理解が深まり、モチベーションも上がります。具体的なプロジェクトを設定し、少しずつ取り組むことで、達成感を感じることができます。例えば、簡単なウェブサイトを作成する、データ解析のプロジェクトを行うなどが良いでしょう。
### 4. フィードバックを受ける
他の人からのフィードバックを受けることで、自分の進捗を確認し、改善点を見つけることができます。オンラインフォーラムやSNSで質問や発表を行い、フィードバックを受けることを心がけましょう。
### 5. 学習仲間を見つける
同じ目標を持つ学習仲間と一緒に学ぶことで、モチベーションを維持しやすくなります。オンラインコミュニティや勉強会に参加して、学習仲間を見つけましょう。
### 6. リソースを活用する
質の高い学習リソースを活用することで、効率的に学習することができます。以下のリソースを参考にしてみてください。
#### 英語学習
– **Duolingo**：ゲーム感覚で学べる無料の英語学習アプリ。
– **BBC Learning English**：実践的な英語学習のためのコンテンツが豊富。
– **Grammarly**：文章の校正を行ってくれるツールで、英語のライティングスキルを向上させる。
#### プログラミング学習
– **Codecademy**：インタラクティブなプログラミング学習プラットフォーム。
– **FreeCodeCamp**：実践的なプロジェクトを通じてプログラミングを学ぶことができる無料のリソース。
– **LeetCode**：プログラミングの問題解決スキルを鍛えるためのプラットフォーム。
### 7. ポジティブなマインドセットを持つ
挫折を感じたときは、ポジティブなマインドセットを持つことが大切です。失敗を恐れず、学びのプロセスとして捉えましょう。少しずつ成長している自分を認めることが、モチベーションを維持する鍵です。
これらの方法を実践しながら、英語やプログラミング言語の学習に取り組むことで、挫折せずにスキルを身につけることができるでしょう。応援しています！
【科学者として成功するには】
【科学者として成功するには】
How to be a successful scientist
Q.「CARL J. SINDERMANN」の「The JOY of SCIENCE」によると、研究者として成功するために中心となる要素は、「研究課題を適切に選び、筋の通った実験を計画し、論文を発表し続け、研究結果から有意義な洞察を導き、一つの分野での概念の枠組みを作ることへ貢献し、特定の分野で続々と発表されている文献に明るく、成果を発表する集まりでは有効に交流でき、自分の有能さを控えめに示すこと」、などである。と書かれている。
私は今、バイオインフォマティクスの世界に身を投じようと考えている。私が少し明るいのは「魚類の色覚」についてです。実験魚として今までキンギョを用いてきたが、今後はゼブラフィッシュを用いるつもりです。ゼブラフィッシュとヒトの遺伝子配列を比較し、その相同性と特異点を知り、脊椎動物に共通する、色覚の遺伝情報を取り扱えるようにしたいと考えています。この課題を選ぶのは遅いでしょうか？この分野のあなたの知りうる限り新しい知見を示して下さい。
A.バイオインフォマティクスの分野で「魚類の色覚」を研究することは、非常に興味深く有意義な課題です。ゼブラフィッシュ（Danio rerio）は、遺伝学的研究や発生生物学研究のモデル生物として広く利用されており、特にヒトと共通する多くの遺伝子を持っているため、ヒトの色覚研究にも貴重な情報を提供することができます。
### この分野の新しい知見
1. **ゼブラフィッシュのゲノム解析**: ゼブラフィッシュのゲノムは完全に解読されており、特定の遺伝子の機能や発現パターンを調査するためのツールが充実しています。これにより、色覚に関与する遺伝子を詳細に解析することが可能です。
2. **遺伝子編集技術**: CRISPR-Cas9などの遺伝子編集技術を用いて、特定の遺伝子の機能を解析したり、色覚に関連する遺伝子の変異を導入することで、色覚のメカニズムをより深く理解することができます。
3. **神経回路の解析**: ゼブラフィッシュの脳の透明化技術やカルシウムイメージング技術を用いることで、色覚に関与する神経回路をリアルタイムで観察することができます。これにより、色覚情報がどのように処理されているかを理解することができます。
4. **ヒトとの比較解析**: ヒトとゼブラフィッシュの遺伝子配列の相同性を比較することで、進化的に保存されている色覚のメカニズムを特定することができます。これにより、脊椎動物に共通する色覚の基本原理を解明することが期待されます。
### 適切なタイミングかどうか
「魚類の色覚」の研究は、依然として進化している分野であり、特にバイオインフォマティクスの手法を用いた研究はまだ多くの発展の余地があります。したがって、この研究課題を選ぶのは遅くないどころか、むしろ新たな知見を生み出す絶好のタイミングであると言えます。
この分野で成功するためには、以下のポイントに留意すると良いでしょう:
1. **最新の研究動向を把握する**: 常に最新の文献をチェックし、研究の最前線で何が行われているかを把握することが重要です。
2. **強力なネットワークを築く**: 学会や研究集会での発表を通じて、同じ分野の研究者と有効に交流することが大切です。
3. **多分野との連携**: バイオインフォマティクスだけでなく、遺伝学、生物物理学、神経科学など多くの関連分野と連携することで、より総合的な知見を得ることができます。
このようにして、バイオインフォマティクスの世界で「魚類の色覚」に関する研究を進めていくことで、色覚の遺伝的および神経的基盤に関する重要な知見を得ることができるでしょう。
【脊椎動物の視物質のゲノムに関する研究】
【脊椎動物の視物質のゲノムに関する研究】
Study on the genome of vertebrate visual pigments
Q.
以下の文章から、具体的な遺伝子の解析方法と予測される結果を考察せよ。
【題目】
脊椎動物の視物質のゲノムに関する研究
Study on the genome of vertebrate visual pigments
【緒言】
ゼブラフィッシュは４色型色覚を有し、ヒトは３色型色覚を有することがわかっている。
脊椎動物の視細胞の視物質は、桿体視物質（RH1：ロドプシン）と最大吸収波長（λmax）を異にする４タイプの錐体視物質（オプシン）[赤型（LWS/MWS）、緑型（RH2）、青型（SWS2）、紫外線型(SWS1)]の５種類がある。
ゼブラフィッシュは上記５タイプの視物質をもつ４色型色覚を有する。
ヒト（真猿類）は哺乳類で一般的な２色型から３色型へと色覚を高次化させた点で特異な存在である。
また、原猿類は夜行性動物の視覚の特徴として、
①解像度を犠牲にした感度の向上
②色覚の縮退
③感受波長領域の短波長側へのシフト
④感受波長領域の拡大
などを有する。これらに対応する視物質遺伝子レベルの進化を解明する研究では、血液・眼球・糞サンプルからの赤緑視物質遺伝子型判定法が確立され、ゲノムDNAのサザンハイブリダイゼーションの結果から、遺伝子重複の有無が示唆された（2003,Kawamura,S）。
【目的】
本研究の目的は進化の過程で重複を経たヒトの視物質のゲノムとヒト以前の色覚型を有する魚類の視物質のゲノムを比較して、ヒトが過去に得ていた多彩な色覚を再び獲得する方法を確立し、主に色弱なヒトに有効な薬を開発（創薬）することが可能かを検討することである。
【方法】
ゼブラフィッシュとヒトのゲノムは完全に解読されており、特定の遺伝子の機能や発現パターンを調査するためのツールが充実している。ゼブラフィッシュのデータベースはZFIN、ヒトのデータベースはNCBIである。これらのデータベースとBioPythonを用いて、色覚に関与する遺伝子を解析する。
【結果】
現時点では遺伝子の解析方法が確立されていない。
A.(ChatGPT Ver.3.5)
### 具体的な遺伝子の解析方法と予測される結果
#### 遺伝子の解析方法
1. **データベースの利用**
– **ZFIN** (Zebrafish Information Network): ゼブラフィッシュの遺伝子、遺伝子発現、表現型、変異体のデータベース。
– **NCBI** (National Center for Biotechnology Information): ヒトを含む多くの生物のゲノムデータを提供するデータベース。
2. **遺伝子シーケンスの比較**
– **BioPython** を用いて、ゼブラフィッシュとヒトの色覚に関連する遺伝子シーケンスを取得。
– ヒトの視物質遺伝子（RH1, LWS/MWS, RH2, SWS2, SWS1）をゼブラフィッシュの同名遺伝子と比較。
– シーケンスアライメントツール（例: Clustal Omega, MUSCLE）を使用して、遺伝子間の相同性を確認。
3. **遺伝子発現解析**
– **RNA-seq** データを利用して、ゼブラフィッシュとヒトの視物質遺伝子の発現パターンを比較。
– 発現プロファイルを解析し、発現量の違いや共通点を確認。
4. **遺伝子重複の検出**
– サザンハイブリダイゼーションの結果を再解析し、ゼブラフィッシュとヒトの視物質遺伝子の重複の有無を確認。
– パラログ（遺伝子重複によって生じた遺伝子）の進化的変化を解析。
5. **機能解析**
– CRISPR-Cas9を用いて、ゼブラフィッシュの特定のオプシン遺伝子をノックアウトし、その影響を観察。
– ヒトの視物質遺伝子をゼブラフィッシュに導入し、色覚の変化を評価。
#### 予測される結果
1. **遺伝子間の相同性**
– ゼブラフィッシュとヒトの視物質遺伝子間に高い相同性が見られるが、特定の変異や遺伝子重複による違いが確認される。
2. **遺伝子発現の違い**
– ゼブラフィッシュでは、4色型色覚に対応するオプシン遺伝子が広範に発現しているが、ヒトでは3色型色覚に対応するオプシン遺伝子の発現が主である。
– ヒトの2色型色覚から3色型色覚への進化に伴う遺伝子発現の変化が確認される。
3. **遺伝子重複の発見**
– ヒトの視物質遺伝子において、過去の遺伝子重複イベントが特定され、それが3色型色覚の進化に寄与していることが示唆される。
– ゼブラフィッシュでは、視物質遺伝子の重複が4色型色覚の基盤を形成していることが確認される。
4. **機能的な違いの発見**
– ゼブラフィッシュのオプシン遺伝子のノックアウト実験により、特定のオプシンが欠損した際の色覚の変化が観察される。
– ヒトの視物質遺伝子をゼブラフィッシュに導入することで、色覚の変化が評価され、ヒトの色覚進化のメカニズムが明らかになる。
5. **創薬の可能性**
– ヒトの視物質遺伝子の進化に伴う変異の特定により、色弱に対する治療薬のターゲットが明確になる。
– 特定の遺伝子変異を修正することで、色覚異常を改善する可能性が示唆される。
このような解析を通じて、ゼブラフィッシュとヒトの色覚に関与する遺伝子の進化的な違いを明らかにし、それを基に色弱の治療法を開発することが期待されます。
【視物質遺伝子の正式名称とそれぞれの遺伝子の説明】
【視物質遺伝子の正式名称とそれぞれの遺伝子の説明】
Formal names of visual pigment genes and explanations of each gene
視物質遺伝子の正式名称とそれぞれの遺伝子の説明を以下に示します。
1. RH1: Rod Opsin
正式名称: Rhodopsin
説明:
ロドプシンは、視覚に関与する桿体細胞に存在する光受容体タンパク質です。ロドプシンは暗い環境での視覚を可能にし、光を吸収してシグナルを生成するために重要です。光子がロドプシンに吸収されると、タンパク質は構造変化を起こし、視覚信号を脳に送る一連の化学反応を引き起こします。ロドプシンの遺伝子変異は、夜盲症や視覚障害の原因となることがあります。
2. LWS/MWS: Long/Medium Wavelength Sensitive Opsins
正式名称: Long-wavelength-sensitive opsin 1 (LWS) / Medium-wavelength-sensitive opsin 1 (MWS)
説明:
これらのオプシンは錐体細胞に存在し、色覚に関与します。LWSは赤色光（長波長）を、MWSは緑色光（中波長）を吸収します。ヒトの場合、これらの遺伝子の変異や異常は、赤緑色覚異常（色盲）の原因となります。LWSとMWSは進化的に近縁であり、共通の祖先から遺伝子重複によって分岐したと考えられています。
3. RH2: Rhodopsin-like 2
正式名称: Rhodopsin-like 2
説明:
RH2オプシンは、緑色光（中波長）に最も敏感な錐体細胞に存在します。これはLWS/MWSオプシンと同様に、色覚において重要な役割を果たします。RH2オプシンは、特に魚類や両生類などの水生動物において広く存在し、これらの生物が周囲の環境に適応するために進化したと考えられています。
4. SWS2: Short Wavelength Sensitive Opsin 2
正式名称: Short-wavelength-sensitive opsin 2
説明:
SWS2オプシンは、青色光（短波長）に最も敏感な錐体細胞に存在します。このオプシンは、青色光を吸収して視覚信号を生成するために重要です。魚類や鳥類など、多くの脊椎動物で見られるこの遺伝子は、色覚の多様性を理解する上で重要です。
5. SWS1: Short Wavelength Sensitive Opsin 1
正式名称: Short-wavelength-sensitive opsin 1
説明:
SWS1オプシンは、紫外線や非常に短波長の光に最も敏感な錐体細胞に存在します。このオプシンは、鳥類、魚類、両生類、そして一部の哺乳類において紫外線視覚に関与します。SWS1の遺伝子は、進化の過程で多様な環境適応を示す興味深い例です。
これらの視物質遺伝子は、脊椎動物の色覚の進化と多様性を理解する上で重要な役割を果たしています。視覚のメカニズムや進化を研究する際に、これらの遺伝子の構造や機能を詳細に調べることは非常に有益です。
【遺伝子の解析方法（データベースの利用）】
【遺伝子の解析方法（データベースの利用）】
Genetic analysis method (use of database)
Q.
NCBI(National Center for Biotechnology Information)：ヒトを含む多くの生物のゲノムデータを提供するデータベース。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
にて、視物質のデータを検索。
ヒト＝homo sapiens
ゼブラフィッシュ＝Danio rerio
の桿体視物質と錐体視物質を検索しようとした。
○桿体視物質（RH1：ロドプシン）
ヒトの桿体視物質（RH1：ロドプシン）
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=homo+sapiens+RH1
ゼブラフィッシュの桿体視物質（RH1：ロドプシン）
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=Danio+rerio+RH1
○錐体視物質（オプシン）
赤型（LWS/MWS）、緑型（RH2）、青型（SWS2）、紫外線型(SWS1)
ヒトの錐体視物質
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=visual+pigments+homo+sapiens
ゼブラフィッシュの錐体視物質
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=visual+pigments+Danio+rerio
ここで、NCBIのデータの中に
Literature
Genes
Proteins
Genomes
Clinical
PubChem
があり、これらの中にカテゴリがさらに細分化されていることがわかった。
私の研究に使うのはどれが好ましいのかわからないので教えて下さい。
A.(ChatGPT Ver.3.5)
NCBIのデータベースには多くの情報が含まれており、特定の研究目的に応じてどのカテゴリが最も適しているかを選ぶことが重要です。視物質に関連する研究で有用なカテゴリについて以下に説明します。
### 1. **Genes**
– **用途**: 特定の遺伝子についての詳細な情報を取得する。
– **内容**: 遺伝子のシーケンス、構造、発現パターン、関連する変異、遺伝子機能に関する注釈。
– **使用例**: ヒトとゼブラフィッシュの視物質遺伝子（RH1、LWS/MWS、RH2、SWS2、SWS1）を特定し、そのシーケンスを比較する。
### 2. **Proteins**
– **用途**: 特定のタンパク質についての詳細な情報を取得する。
– **内容**: タンパク質のアミノ酸配列、構造、機能、発現データ、ポスト翻訳修飾。
– **使用例**: 視物質オプシンのタンパク質構造や機能の違いを比較する。
### 3. **Genomes**
– **用途**: 全ゲノムの情報を取得し、ゲノム全体の解析を行う。
– **内容**: ゲノムのアノテーション、遺伝子の位置情報、ゲノム配列データ。
– **使用例**: ゲノム全体の視物質遺伝子の配置や重複の有無を解析する。
### 4. **Literature**
– **用途**: 関連する研究論文を検索し、最新の研究動向を把握する。
– **内容**: PubMedに掲載された科学論文の要約とリンク。
– **使用例**: 視物質遺伝子に関する最新の研究成果やレビュー論文を調べる。
### 5. **Clinical**
– **用途**: 臨床試験や遺伝子疾患に関する情報を取得する。
– **内容**: 遺伝子疾患データベース、臨床試験の情報。
– **使用例**: 色覚異常に関する遺伝子変異や臨床試験のデータを調べる。
### 6. **PubChem**
– **用途**: 化学物質や薬剤に関する情報を取得する。
– **内容**: 化学物質の構造、性質、活性、生物学的効果。
– **使用例**: 視物質に影響を与える可能性のある化合物の情報を調べる。
### 具体的な活用方法
#### 遺伝子情報の取得（Genes）
– ヒトのRH1遺伝子の詳細情報を得るために、Genesカテゴリで「homo sapiens RH1」を検索します。
– ゼブラフィッシュのRH1遺伝子の詳細情報を得るために、Genesカテゴリで「Danio rerio RH1」を検索します。
#### タンパク質情報の取得（Proteins）
– ヒトのロドプシンタンパク質の構造や機能を調べるために、Proteinsカテゴリで「homo sapiens RH1 protein」を検索します。
– ゼブラフィッシュのロドプシンタンパク質の構造や機能を調べるために、Proteinsカテゴリで「Danio rerio RH1 protein」を検索します。
#### ゲノム全体の解析（Genomes）
– ゼブラフィッシュのゲノム全体の視物質遺伝子の配置や重複を調べるために、Genomesカテゴリで「Danio rerio genome」を検索します。
#### 文献情報の取得（Literature）
– 最新の研究動向を把握するために、Literatureカテゴリで「homo sapiens RH1」や「Danio rerio RH1」に関連する論文を検索します。
#### 臨床情報の取得（Clinical）
– 色覚異常に関する遺伝子変異や治療法について調べるために、Clinicalカテゴリで「color vision deficiency」を検索します。
### 推奨する手順
1. **Genesカテゴリ**でヒトとゼブラフィッシュの視物質遺伝子の情報を収集。
2. **Proteinsカテゴリ**で関連するタンパク質の構造と機能を確認。
3. **Genomesカテゴリ**でゲノム全体の遺伝子配置を解析。
4. **Literatureカテゴリ**で最新の研究論文を調べ、研究の背景と動向を把握。
5. **必要に応じてClinicalカテゴリ**で臨床情報を確認し、応用研究の視点を得る。
この手順に従って、視物質の遺伝子解析を進めると効果的です。
【初めてのBioPython（例）】
【初めてのBioPython（例）】
First time with BioPython (example)
ここでは例として、
NCBI
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
にて、「Nucleotide 」を選択し、
「Homo sapiens nudix hydrolase 12(NUDT12),transcript variant 2,mRNA」
を検索し、選択する。
データベース
「NCBI Reference Sequence: NM_001300741.2」←アクセッション番号(Accession Number)
が表示される。
「FEATURES」の中の「CDS」の塩基配列について調べてみる。
Windows11ProのPCで、「Anaconda Navigator」を起動し、
「Jupyter Notebook」を開く。
「#」でコメントアウトしている行としていない行は別プログラム。
行間を省略するためにコメントアウトしている行の結果はすべて表示していない。
宣言が重複しているかもしれないが結果は正しく帰ってきている。
# !pip install biopython #BioPythonのインストール
# from Bio import Entrez
# from Bio import SeqIO
# Entrez.email = “自分のメールアドレス”
# handle = Entrez.efetch(db=”nucleotide”,id=”NM_001300741″,rettype=”gb”)
# nucdata = SeqIO.read(handle,”genbank”)
# print(nucdata.seq) #塩基配列の出力
# len(nucdata.seq) #配列の数を出力
# print(nucdata.seq[0:10]) #配列の始めの10個を出力
# print(nucdata.seq[0:10]) #配列の1～10番目を出力
# print(nucdata.seq[-10:]) #配列の最後の10個を出力
# print(nucdata.seq[::-1]) #塩基配列の逆方向を出力
# print(nucdata.seq.complement()) #相補鎖を出力
# print(nucdata.seq.reverse_complement()) #逆相補鎖を出力
# print(nucdata.seq.transcribe()) #RNAに転写された配列(TがUに)
# print(nucdata.seq[93:1428].translate()) #配列の94～1248をアミノ酸配列に変換
from Bio import Entrez
from Bio import SeqIO
from Bio.SeqUtils import gc_fraction #GC含有量を調べるために追記
from Bio.Seq import Seq #GC含有量を調べるために追記
Entrez.email = “自分のメールアドレス”
handle = Entrez.efetch(db=”nucleotide”,id=”NM_001300741″,rettype=”gb”)
nucdata = SeqIO.read(handle,”genbank”)
dna_sequence = Seq(nucdata.seq)
gc_content = gc_fraction(dna_sequence) * 100 #結果をパーセンテージに変換するために100を掛けている
print(gc_content)
33.867210250436806
from collections import Counter
Counter(dna_sequence) #塩基の数をカウントする
Counter({‘A’: 1156, ‘T’: 1115, ‘G’: 620, ‘C’: 543})
from collections import Counter
Counter(nucdata.seq[93:1428].translate()) #アミノ酸の数をカウントする
Counter({‘L’: 46,
‘E’: 38,
‘K’: 32,
‘A’: 32,
‘V’: 30,
‘G’: 26,
‘S’: 25,
‘I’: 25,
‘P’: 25,
‘T’: 21,
‘R’: 20,
‘N’: 19,
‘Q’: 18,
‘F’: 18,
‘D’: 18,
‘C’: 13,
‘H’: 12,
‘Y’: 10,
‘W’: 9,
‘M’: 7,
‘*’: 1})
※参考動画
「Pythonで生物DNA（ゲノム）分析をしてみよう【BioPython入門】」
https://www.youtube.com/watch?v=zzP6hSkRwDw&t=64s
【参考文献・参考書】
【参考文献】References
≪英文≫
「NIH Grant GM-42379」
1999_Adaptive evolution of color vision of the Comoran coelacanth
1999_Genetic Analyses of Visual Pigments of the Pigeon (Columba livia)
1999_The Molecular Genetics of Red and Green Color Vision in Mammals
2001_The Molecular Genetics and Evolution of Red and Green Color Vision in Vertebrates
2005_Elephants and Human Color-Blind Deuteranopes Have Identical Sets
「福岡国際集団遺伝学シンポジウム議事録」
1999_Molecular bases of color vision in vertebrates
≪和文≫
2000_新世界ザル Red-Green 視物質遺伝子と色覚の進化
2001_視物質における吸収波長制御機構
2003_ユニバーサルデザインにおける色覚バリアフリーへの提言
2006_カラシン目魚類から見た赤緑型視物質遺伝子の重複と機能分化
2008_重複遺伝子機能分業の観点から見た魚類多重視覚光受容体ファミリーの進化
2009_錐体オプシン遺伝子と色覚の進化多様性：魚類と霊長類に注目して（河村正二(2009), 比較生理生化学, Vol.26, No.3, pp.110-116）
2019_日本色彩学会誌_魚類の色覚 ∼水中の多彩な光環境への適応∼
2020_カレイ目視覚オプシンの分子進化学的研究
2021_ドジョウにおける遊泳行動および眼球の時計遺伝子発現と光受容体の解析
【参考書】Reference book
あなたにも役立つバイオインフォマティクス
実践バイオインフォマティクス
東京大学バイオインフォマティクス集中講義
バイオインフォマティクス, 第2版
バイオインフォマティクス基礎講義
バイオインフォマティクス事典
バイオインフォマティクスのためのPerl入門
はじめてのバイオインフォマティクス
理系総合のための生命科学, 第2版
【参考Webサイト】
日本バイオインフォマティクス学会 Japanese Society for Bioinformatics – JSBi
